第 19 卷第 7 期 2007 年 4 月
系 统 仿 真 学 报 Journal of System Simulation
Vol. 19 No. 7 Apr., 2007
基于模板匹配的多模式车辆跟踪算法
林明秀,刘伟佳,徐心和
(东北大学信息科学与工程学院, 辽宁 沈阳 110004)
摘 要:动态目标识别与跟踪是计算机视觉研究的热点问题,为实现汽车辅助驾驶系统中复杂背景 下多目标的稳定跟踪,提出了一种基于灰度图像模板匹配的多模式车辆跟踪算法.根据不同模式下 车辆灰度图像的特点,分别采用目标边缘特征更新模板,切割分块模板和逆转模板实现了车辆在 正常行驶, 遮挡及边界条件下的稳定跟踪. 算法应用于道路多个车辆目标跟踪提高了目标形变和遮 挡情况下的跟踪鲁棒性,采用改进的金字塔加速算法提高了跟踪速度. 关键词:汽车辅助驾驶;车辆跟踪;模板匹配;模板更新 中图分类号:TP391.4 文献标识码:A 文章编号:1004-731X (2007) 07-1519-04
Algorithm for Multimode Vehicle Tracking Based on Template Match
LIN Ming-xiu, LIU Wei-jia, XU Xin-he
(College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, China)
Abstract: The recognition and tracking of dynamic target is the hot topic of the computer vision research. In order to realize the stably tracking of multi-objectives under complex background in driver assistant system, a multimode vehicle tracking algorithm was put forward based on the match of gradation image template. According to the feature of vehicle gradation image under different mode, the target verge feature's update template, the cut piecemeal template and the reverse template were adopted, and the stably tracking of vehicle was achieved under the condition that the vehicle is in normal running, occlusion and boundary condition. The algorithm is applied in the tracking of multi-objectives, and the tracking robustness is enhanced in the situation of target deformation and occlusion, and the track speed is improved with the improved pyramid acceleration algorithm. Key words: DAS; vehicle tracking; template match; template update
引
言1
汽车辅助驾驶(Driver assistant system 简称DAS)是智能
识别目标的灵敏度较高,实时性能较好.归一化互相关匹配 算法[1]具有准确性和适应性,对图像灰度值的线性变换具有 "免疫性" ,所求的NC值不受灰度值线性变换的影响.在模 板匹配跟踪算法中, 模板随目标变化的自适应更新是一个难 点问题,对算法的效率和跟踪精度影响很大.为实现DAS 跟踪系统在复杂场景下多目标稳定跟踪, 本文提出了一种多 模式模板跟踪算法,针对车辆目标在正常行驶,边界,遮挡 等情况下灰度图像的特点, 分别对灰度图像模板匹配算法进 行了改进,并对匹配算法进行了加速,提高了目标形变和部 分遮挡情况下的跟踪鲁棒性和跟踪速度.
运输系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)中当前 迫切需求,应用广泛的一个重要的应用系统,为了增强汽车 的预警和防碰撞功能,DAS系统要求一种鲁棒性强,抗遮挡 能力强的实时动态目标跟踪系统. 动态目标跟踪融合了图像 处理,模式识别,人工智能等先进技术,被广泛的应用于军 事视觉制导,机器人视觉导航,场景监控等领域.DAS要求 实现的动态场景下多运动目标实时稳定跟踪是动态目标跟 踪中最一般的问题,处理起来最为复杂,目前对该问题研究 非常多是计算机视觉领域的研究热点问题之一. 目标跟踪算法是动态目标跟踪系统的一项关键技术, DAS系统中摄像机被安装在行使的汽车上,交通场景复杂, 运动的车辆目标数量多, 目标之间遮挡严重增加了动态车辆 目标的稳定,准确跟踪的难度.基于像素灰度级的多点相关 跟踪算法是目前工程中用的较多的图像匹配方法, 这种方法

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